Вводное занятие: компьютерное зрение

1. Компьютерное зрение

ВВОДНОЕ ЗАНЯТИЕ

2.

Определение
Компьютерное зрение (Computer Vision, CV) – это раздел
искусственного интеллекта, изучающий теорию и технологию
создания машин, которые могут решать связанные с
цифровыми изображениями задачи, оторые может решить
человек.

3. История компьютерного зрения

• Все началось со статьи
преподавателя
Массачусетского
Технологического
Университета Оливера
Селфриджа «Глаза и уши
компьютера», которая была
опубликована в 1955 году.

4. Первые разработки

• Уже в 1958 появилась первая
реализация персептрона.

5. Что происходит на изображении?

6.

7. Почему так происходит

8. Задачи

9.

Компьютер должен
понимать семантику
сцены на изображении
Автоматически
распознавать где и что
изображено
Категоризировать и
идентифицировать
объекты, их свойства и
отношения

10. ДАТАСЕТ

• Датасет (англ. dataset) — это
обработанный и
структурированный массив
данных. В нём у каждого
объекта есть конкретные
свойства: признаки, связи
между объектами или
определённое место в выборке
данных. Его используют, чтобы
строить на основе данных
гипотезы, делать выводы или
обучать нейросети.

11.

Что нужно для обучения нейросети
Для этого составляется огромная обучающая выборка, например, из
фотографий, часть из которых содержат искомый объект, а другая часть напротив, может не содержать.
Далее в дело вступает машинное обучение. Компьютер анализирует
изображения из выборки, определяет, какие признаки и их комбинации
указывают на наличие искомых объектов, и просчитывает их значимость.

12. Требования

• Набор данных должен удовлетворять следующим требованиям:
• отражать правила и закономерности исследуемого процесса, которые
должна обнаружить модель и по которым должно строится отображение
вход-выход;
• иметь достаточное количество уникальных и разнообразных примеров,
которые максимально возможно описывают процесс или характеристики
объекта. То есть быть репрезентативным;
• иметь высокую степень пригодности для решения поставленной задачи;
• отсутствие аномальных значений, пропусков, противоречий и дубликатов.
• Для обучения с учителем набор данных должен быть размечен.
Размеченные данные — это данные, дополненные метками/классами,
содержащими значимую информацию.

13.

Ловушки
Низкокачественные данные;
Переобучение;
Несбалансированный набор данных;
Утечка данных;

14.

15.

16.

17. Ресурсы для работы с датасетом

• datasetsearch.research.google.com
• kaggle.com
• www.tensorflow.org/datasets/catalog/overview
• ROBOFLOW

18.

Порассуждаем
• Какие проблемы могут быть сейчас в области машинного зрения?
• Приведите примеры применения компьютерного зрения в своей
жизни.
• Расскажите о рисках, с которыми Вы можете столкнуться при
работе с компьютерным зрением.